Médecine prédictive : vers une médecine plus humaine – Lavinia Ionita

Temps de lecture : 6 minutes

Les nouvelles technologies sont-elles en train de changer la façon dont nous envisageons la médecine ? Lavinia Ionita s’appuie sur la data pour pratiquer une approche différentielle : la médecine prédictive.

Lavinia Ionita est un médecin qui veut prendre soin de nous, même quand nous ne sommes pas malades. Pourquoi ? Il y a toujours le risque de développer une maladie chronique dans le futur.  Des consultations ponctuelles avec un médecin généraliste ne suffisent pas à décrypter ce système complexe qu’est un corps humain en interaction permanente avec un environnement fluctuant. Pour Lavinia Ionita, la médecine telle que nous la pratiquons aujourd’hui est en passe de devenir obsolète au regard des progrès et des connaissances acquises en biologie moléculaire et en data-analyse.

Le médecin de demain sera-t-il un data-scientist ? Les nouvelles technologies vont-elles nous permettre de détecter des maladies avant même qu’elles ne se déclarent ? Lavinia Ionita a répondu à nos questions.

 

Lavinia Ionita

Les nouvelles technologies vont-t-elles changer notre façon d’envisager la médecine ?

Aujourd’hui, ce qui compte, c’est la data. Et la question qui se pose, c’est : comment connecter de manière dynamique toutes les datas liées à un individu, de manière à lui construire une base de données personnelle ? Cela nous permettrait de centraliser toutes les informations relatives à son état de santé.

Prenons un exemple assez courant : celui d’une mammographie lors de laquelle on trouve un kyste bénin. Dans ce cas, en général, le protocole est standard. Mais si nous avions un cloud personnel contenant des informations sur notre style de vie, nos projets, notre patrimoine génétique, nous pourrions le partager avec les médecins spécialistes pour bénéficier d’un suivi personnalisé et affiner davantage les recommandations.

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La data, c’est donc la promesse d’un suivi médical plus personnalisé ?

Il y a une différence entre personnel et personnalisé.  Le côté personnel, intime et humain restera toujours au cœur de la médecine. Je crois même que cette relation sera renforcée grâce à la technologie, et non pas affaiblie, comme on pourrait le craindre.

La médecine de demain sera plus technologique et, paradoxalement, elle sera aussi beaucoup plus humaine

Côté personnalisation, il n’y a pas photo ! Aujourd’hui, nous fonctionnons encore au protocole, avec un dosage commun pour les médicaments que l’on soit une femme ou un homme. Ce sont des protocoles qui devraient marcher pour tout le monde, alors qu’on ne connaît pas la pharmacogénomique de chacun – la façon dont un individu métabolise et élimine un médicament.

Nous pourrions disposer des données biologiques en temps réel (avec l’accord du patient, bien sûr), et alors parler d’une véritable personnalisation, basée sur l’évolution de ces données biologiques en fonction du contexte de vie : du stress, des voyages… Nous pourrions alors parler de médecine prédictive. Il s’agit par exemple, d’interpréter les données d’une prise de sang dans un cadre bien plus dynamique et riche en informations. Les médecins auraient ainsi accès à des données extrêmement fines, qui leur permettraient d’adapter les traitements – comme les dosages de médicaments.

médecine prédictive
Photo : thierry ehrmann sur Flickr.com / Licence CC BY 2.0

Allons-nous vers une médecine prédictive ?

La data va nous aider à prévenir et à prédire davantage. Aujourd’hui, nous ne pouvons pas encore le faire de manière très scientifique : nous faisons du préventif mais la médecine prédictive n’est possible qu’avec beaucoup de datas et d’algorithmes.

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La technologie dans la médecine ne se traduira pas uniquement par des traitements plus pointus, mais aussi par le fait que nous serons davantage tournés sur la santé que sur la maladie. Actuellement, tous les systèmes de santé du monde sont centrés sur la maladie et aucun ne s’occupe des personnes en apparente bonne santé. Pourtant, se préoccuper de ces patients nous permettra aussi de mieux guérir les maladies. La médecine prédictive basée sur des analyses scientifiques nous permettra par exemple de détecter des symptômes qui montrent qu’un patient a un risque accru de diabète. Ce n’est pas prédire une fatalité, c’est se donner la possibilité d’agir en amont, en faisant par exemple plus attention à l’alimentation.

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Je suis optimiste, mais pas au point de penser que, dans 10 ou 20 ans, nous aurons éradiqué toutes les maladies. Nous allons avancer dans la connaissance de la médecine et de la biologie, mais nous aurons encore des maladies, que nous saurons cependant mieux traiter grâce à une médecine prédictive.

En fait, la médecine va devenir plus scientifique. Aujourd’hui, nous comprenons beaucoup de choses, mais demain, nous aurons un autre regard pour voir plus loin. Avec le bilan de santé tel que nous le connaissons, nous n’avons pas assez de connaissances ni de données pour faire de la médecine prédictive à proprement parler. Nous avons cette possibilité dans la recherche, mais pas dans la médecine de tous les jours.

Le challenge de la médecine de demain, c’est vraiment de faire ce pont entre la recherche et la clinique

La médecine de demain ne sera pas pour autant une médecine « 0 erreur », car elle sera toujours menée par des médecins et que l’erreur est humaine. Néanmoins, avec l’appui de la technologie, nous pourrons limiter ces erreurs.

Quel sera l’impact sociétal de la médecine prédictive ?

C’est un investissement sur le long terme : nous aurons un retour, mais pas tout de suite. La médecine prédictive est plus économe : il est moins cher de prévenir en amont des maladies chroniques, mais quand bien même, la santé des individus n’a pas de prix !

En France, nous allons dans la bonne direction, mais nous ne sommes pas les plus avancés sur le sujet. En Angleterre, on pratique la télémédecine depuis bien longtemps et l’accès au dossier médical par des applications diverses et variées est devenu la norme. Une ouverture que, je l’espère, nous verrons aussi bientôt dans l’Hexagone. Au-delà des quelques articles qui paraissent ponctuellement, il faut que nous communiquions sur le sujet car nous avons besoin d’outils qui vont nous aider à mettre en place cette transition vers une médecine prédictive.

médecine prédictive
Photo : thierry ehrmann sur Flickr.com / Licence CC BY 2.0

Quel est le rôle de la data dans la médecine prédictive ?

Le défi avec la data, c’est de collecter une data de qualité et d’en tirer du sens. Il est donc indispensable de collaborer avec des spécialistes de plusieurs domaines. Le médecin ne va pas devenir un data-scientist, il ne va pas acquérir de nouvelles compétences. Devenir data-scientist est ambitieux et ça ne serait pas productif pour un médecin. Mais le médecin ne pourra plus travailler seul, il faudra qu’il soit accompagné d’un data-scientist ou d’un ingénieur. Il devra donc cultiver son désir de progresser, ne pas avoir d’a priori, et avoir confiance dans le travail d’équipe.

Bien sûr, ces data-scientists et ces ingénieurs seront soumis au secret médical, avec un véritable engagement sur la confidentialité et un accès uniquement aux datas dont ils ont besoin, ils n’auront pas besoin d’accéder à l’ensemble du dossier médical. Mais ce n’est qu’une possibilité, il y a beaucoup d’autres possibilités.

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Photo : thierry ehrmann sur Flickr.com / Licence CC BY 2.0

Les médecins sont-ils prêts pour ce nouveau mode de collaboration ?

C’est une bonne question ! Je ne sais pas s’ils le sont : on n’est jamais prêt pour un grand changement. Mais il ne faut pas en avoir peur et se dire que c’est pour le mieux, pour la médecine et pour les patients. Certes, on va devoir changer des habitudes, mais je pense qu’il faut en parler et se dire que c’est tous ensemble qu’on va trouver des solutions.

Pour le médecin, ça sera un travail différent, mais plus simple et plus satisfaisant

La médecine prédictive sera plus efficace. J’espère que les médecins vont l’accepter et que ça leur donnera l’envie d’y prendre part, plutôt que de subir le changement. Aujourd’hui, on ne sait pas comment mettre tout ça en pratique, il nous manque des outils. Comment les médecins et les data-scientists vont-ils entrer en relation ? On peut imaginer des plateformes de rencontres… En fait, tout est à inventer !